面对PV、UV之“熵”，新媒体不能再拿完钱就了事了

猎云网7月1日报道 （编译：阿沫）

目前，不论是电子出版商还是广告商都心心念念如何能更好测评自家内容的输出情况，也几乎一致同意当下主流的PV浏览量与独立访问量毕竟还都不全面。为了应对这种不全面，大家各显神通，有些网站靠社交平台的分享量来测评，有些则通过读者在网站上停留时长来评测。

而初创媒体公司Upworthy这厢则提出了”注意时长”的新概念，认为该种测量方法更为精准有效，并于上周提供了相关的开源代码。

主流测评方式不足

当下几乎所有的内容媒体都主要靠广告来盈利，因此，媒体们需要提供可靠的数据来证明自身拥有的读者数量，以求吸引广告商的注意力。基于这一点，切实有效的测评量表的重要性也就不言而喻了。

不过，现在媒体提供的主要数据一般是PV浏览量与独立访问量，有些还会附带点击量、点赞分享量，这些方法或多或少都拥有不足之处。再比如许多人都看好社交元素，并认为社交元素是进行SEO（搜索引擎优化）的新方式。但实际上，单靠分享数量来测评也有一定的弊端，Chartbeat的联合创始人兼CEO Tony Haile就指出，分享数据并不能切实表明用户在分享的时候是否完成了浏览阅读，毕竟很多时候读者会是”标题党”，可能仅是顺手一转，内容却一星半点儿也没看。

对此，Upworthy就在其官方博客中写道：

“点击量与PV浏览量一直是业界的测评标准，但实际上效果并不佳。就连分享量也不能保证用户是否真的看了分享的内容。不论是出版商、读者、还是广告商都更需要一个能够更好的测评标准。而通过‘浏览时长’来衡量读者在点击、分享两步操作之间的浏览情况将是一种较好的方案。”

基于时长的测评新招

基于以上的重重分析，Upworthy与Chartbeat分别提出了自己的测评方案，分别是“注意时长”（Attention Minutes）与“吸引时长”（Engaged Time）。尽管具体操作各有千秋，但两者都主要试图获得用户在离开内容页面之前实际阅读了多少的内容（或观看了多久的视频），并利用其它数据分析用户究竟是顺手打开了页面，还是实实在在地浏览了页面内容、观看了页面视频。有意思的是，根据Upworthy的分析，基于总量来说Twitter的数据相当漂亮，但具体细分，通过“注意时长/吸引时长”来分析的话，Twitter的影响力就显得不那么切实优秀了。

如YouTube、Medium、Financial Times等平台也主要基于访问总量、浏览总时长来评测，近来Medium还表示开始基于读者阅读时长来调整作者的稿酬。

业界的反对声音

当然，并非所有人都认同以时长来作为评测依据。

Gawker的主编Joel Johnson就表示，比起单靠时长来定论，他更愿意通过用户满意度来测量，“未来有机会或许能做此类满意度测评，而时长或者能纳入满意度测评的范围，或者根本就无关。”

Vox Media的发言人也投了反对票。他表示，不同的内容服务目的不同，有些内容本就不是为了长时间地吸引读者注意力，”我们并不计较用户花了多久来看节目表或者游戏海报，因为这不是重点。所以这种通过市场来评测内容输出情况的做法并不具普适性。”

对此，Upworthy CEO Haile回应道，对于服务的“吸引时长”是一周或者一月的总和，因此不论信息展示的时间长还是短，都能分析也值得分析。

Via: Gigaom

 

 

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